基于朴素贝叶斯的入侵检测关键技术研究

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1、中文图书分类号：TP391密级：公开UDC：004学校代码：10005硕士学位论文MASTERALDISSERTATION论文题目：基于朴素贝叶斯的入侵检测关键技术研究论文作者：王玉栋学科：计算机科学与技术指导教师：蔡永泉教授论文提交日期：2017年5月UDC：004学校代码：10005中文图书分类号：TP309学号：S201407057密级：公开北京工业大学工学硕士学位论文题目基于朴素贝叶斯的入侵检测关键技术研究英文题目：RESEARCHONKEYTECHNOLOGYOFINTRUSIONDETECTIONBASEDONNAIVEBAYESIAN论文

2、作者：王玉栋学科专业：计算机科学与技术研究方向：信息安全申请学位：工学硕士指导教师：蔡永泉教授所在单位：信息学部答辩日期：2017年5月授予学位单位：北京工业大学独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：王玉栋日期：2017年5月14日关于论文使用授权的说明本人完全了解北

3、京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名：王玉栋日期：2017年5月14日导师签名：蔡永泉日期：2017年5月14日摘要摘要随着计算机网络技术的快速发展，和世界范围内的网络安全问题，诸如监听、恶意攻击等不断被曝光，入侵检测系统越来越被重视，因为它是现代计算机技术能够持续而稳健发展的关键。入侵检测系统是防卫网络安全的屏障，其核心是入侵检测算法。朴素贝叶斯分类器因为分类能力强，被经常用于入

4、侵检测。但是在实际应用中，朴素贝叶斯分类器还有待改进。本文针对特征属性独立性问题、连续型属性处理问题和样本存在干扰项或样本容量不足的问题，进行了分析、研究和改进：(1)针对特征属性独立性问题，引入受限玻尔兹曼机结合朴素贝叶斯分类器构建受限玻尔兹曼机-朴素贝叶斯分类器模型。朴素贝叶斯分类器以贝叶斯理论为基础，分类器假设特征属性之间相互独立，但在实际应用中难以实现。受限玻尔兹曼机可以在数据降维的过程中降低特征属性之间的相关性，从理论上提升朴素贝叶斯分类器的检测准确率。(2)针对连续型特征属性处理问题，本文提出了基于高斯分布的朴素贝叶斯分类器的改进算法。朴素

5、贝叶斯分类器擅长处理离散型数据，在处理连续型特征属性方面能力薄弱。为了解决连续型数据建模问题，本文定义了一种聚类方法，并通过该方法发掘连续型属性的多个聚类中心，然后引入高斯模型对连续型属性建模，以提升分类器在初期训练阶段计算的先验条件概率的准确度。(3)针对样本特征属性提取不佳存在干扰项或样本容量不足的问题，本文提出了基于特征属性关联项的朴素贝叶斯分类器的改进算法。首先分析初次分类产生的错误项，从中发掘导致分类错误的特征属性，然后设置关联特征属性并扩充样本集，再赋予一定权重来调节其对整体后验概率的影响，最后根据本文提出的概率方差调整权重，保证在一定的分

6、类准确率的基础上，提升改进的朴素贝叶斯分类器在复杂情况下的适应能力。关键词：入侵检测技术；朴素贝叶斯分类器；受限玻尔兹曼机；关联特征属性；IAbstractAbstractWiththerapiddevelopmentandapplicationofnetworktechnology,andfrequentexposureofsecurityissuesworldwide,suchasmonitoring,andmaliciousattack,moreandmoreattentionispaidtotheintrusiondetectionsy

7、stem,foritisthekeyofweathercomputertechnologycoulddevelopsustainably.Intrusiondetectionsystem(IDS)isabarriertoprotectthenetwork.ThecoreofIDSisintrusiondetectionalgorithm.NaiveBayesalgorithmisoftenusedinintrusiondetectionbecauseofitsstrongclassificationability.However,inpractice,

8、NaiveBayesianstillhasproblemsandshouldbeimprove